ANALIZA KOSZTÓW PRZECIWDZIAŁANIA PRANIU PIENIĘDZY W SYSTEMIE BANKOWYM

(1)

Uniwersytet Warszawski

ANALIZA KOSZTÓW PRZECIWDZIAŁANIA PRANIU PIENIĘDZY

W SYSTEMIE BANKOWYM

Wprowadzenie

Na występowanie zjawiska, jakim jest pranie pieniędzy, najbardziej nara- żone są instytucje finansowe, a w szczególności banki. Na nich bowiem, jako jednostkach obowiązanych, spoczywa ciężar analizowania transakcji, które mo- gą budzić zastrzeżenia co do legalności środków pochodzących z działalności niezgodnej z prawem. Dotychczasowe badania wskazują, że właśnie te podmioty przekazują najwięcej informacji dotyczących realizacji operacji podejrzanych o pranie pieniędzy¹. Szacuje się, że udział banków w wolumenie raportów otrzymywanych przed nadzorcę sięga w przypadku STR (suspicious transaction reports) od 62% do 100%². W zaistniałej sytuacji regulacje w zakresie przeciw- działania wspomnianemu zjawisku kierowane są do tych oto podmiotów. W mo- delach przedstawianych przez Chodnicką³, Masciandaro, Takats i Unger⁴ wska- zuje się na kosztochłonność tego zjawiska. Banki ponoszą nakłady finansowe związane z implementacją przepisów, nie odnotowując przy tym żadnych profi- tów poza zmniejszeniem ryzyka operacyjnego, w szczególności reputacji, oraz w przypadku małych podmiotów również ryzyka płynności. Zaistniała sytuacja generuje różne strategie podejmowane przez banki i mające na celu minimaliza- cję kosztów. Wpływ na takie zachowania ma implementacja Dyrektywy 2005/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 26 października 2005 roku w sprawie przeciwdziałania korzystaniu z systemu finansowego w celu prania pieniędzy oraz finansowania terroryzmu do krajowych regulacji. Wdrożenie regulacji związane jest z przejściem z podejścia opartego na regułach (rule based approach) na podejście oparte na ryzyku (risk based approach), w którym

1 P. Chodnicka: Ekonomika prania brudnych pieniędzy. „Oeconomia Copernicana” 2011, nr 4; D. Masciandaro, E. Takats, B. Unger: Black Finance: The Economics of Money Laundering. Edward Elgar 2007.

2 A. Karvounaraki, M. Roudaut: Money Laundering in Europe. Measuring money laundering at continental level: The first step towards a European ambition. Executive summary. European Commission, DG Home Affairs Fight Against Organised Crime Unit 2011, s. 7.

3 P. Chodnicka: Ekonomika…, op. cit.

4 D. Masciandaro, E. Takats, B. Unger: Black Finance…, op. cit.

(2)

to każda z instytucji dokonuje samodzielnej weryfikacji klienta na podstawie własnych obserwacji i szacunków, bez wskazówek nadzorcy. Głównym celem tych zmian jest przeniesienie obowiązku weryfikacji klienta z krajowych jednostek analityki finansowej (odpowiedników polskiego Generalnego Inspektora Informacji Finansowej) na instytucje obowiązane, a tym samym zmniejszenie kosztochłonności systemu oraz wzrost skuteczności przeciwdziałania praniu pieniędzy. Przeniesienie odpowiedzialności na banki oraz wzrost kosztów analizowanego zjawiska może powodować nieefektywność systemu. W tym celu w oparciu o krajowe dane dotyczące liczby transakcji podejrzanych zbadano ten problem w grupie krajów europejskich. Wyniki przedstawiono w poniższych rozdziałach.

1. Analiza kosztów przeciwdziałania praniu pieniędzy

W związku z zastosowaniem podejścia opartego na ryzyku przeniesiono obowiązek oceny klienta pod względem ryzyka prania pieniędzy na banki jako podmioty obowiązane. Jednocześnie doprowadziło to do likwidacji wcześniej- szych reguł, na podstawie których klasyfikowano klienta lub jego transakcję jako podejrzaną. W zaistniałej sytuacji banki zostały zobligowane do stworzenia własnych kryteriów analizy ryzyka prania pieniędzy. Jedynym założeniem, jakie wzięto pod uwagę, była potrzeba kategoryzacji w obrębie kryteriów: geograficz- nego, behawioralnego, podmiotowego i produktowego. Obniżono również koszty funkcjonowania krajowych jednostek analityki finansowej.

Zmiana podejścia na oparte na ryzyku w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy, poza przerzuceniem odpowiedzialności oceny ryzyka na banki, do- prowadziła do wzrostu kosztów ponoszonych przez te podmioty. Badania przeprowadzone dla Financial Services Authority⁵ wykazały, że wszystkie instytucje finansowe w związku ze zmianą przepisów (opcja A) poniosły wyższe koszty.

Jednocześnie zakłada się, że nakłady te są przerzucane bezpośrednio na klienta⁶. Z przedstawionych szacunków (tabela 1) wynika ponadto, że spośród wszystkich podmiotów funkcjonujących na rynku finansowym to banki poniosły naj- wyższe koszty (nawet blisko trzykrotnie większe w porównaniu do innych instytucji).

Badania przeprowadzone w 2009 roku dla krajów Unii Europejskiej po- twierdziły wcześniejsze wnioski (tabela 2). Przeciętny koszt ponoszony przez bank oszacowano na poziomie 4,5 mln EUR, co stanowi około 0,29% kosztów operacyjnych. Nakłady wynikające z bieżącego funkcjonowania komórek zaj-

5 Pricewaterhouse Coopers LLP: Anti-money laundering current customer review cost benefit analysis. Price- waterhouse Coopers LLP for Financial Services Authority, London 2003.

6 H. Geiger, O. Wuensch: The Fight Against Money Laundering – An Economic Analysis of Cost-Benefit Para- doxon. „Journal of Money Laundering Control” 2006, Vol. 10, No. 1.

(3)

mujących się przeciwdziałaniem praniu pieniędzy są natomiast znacznie niższe.

Szacowane są na 0,08% kosztów operacyjnych i średnio 1,2 mln EUR. Wysokie nakłady początkowe mogą sugerować, iż są one skłonne do obierania strategii

„nieuczciwego banku”⁷, co skutkuje brakiem skłonności do przekazywania informacji do krajowych jednostek analityki finansowej na temat analizowanego zjawiska.

Tabela 1 Wartość kosztów ponoszonych z tytułu przeciwdziałania praniu pieniędzy

przez instytucje obowiązane w Wielkiej Brytanii, wyrażona w mln £ oraz w przeliczeniu na jednego klienta

Opcja A Opcja B

Typ działalności

£ mln Koszt na klienta £ £ mln Koszt na klienta £

Bankowość 41 2,03 16 0,78

Rynek kapitałowy 29 43,57 19 36,18

Ubezpieczenia i zarządzanie funduszami 82 1,25 51 0,81

Łącznie 152 86

6 dużych banków⁸ 118 1,48

Źródło: Pricewaterhouse Coopers LLP: Anti-money laundering current customer review cost benefit analysis. Pricewaterhouse Coopers LLP for Financial Services Authority, London 2003.

Tabela 2 Wysokość kosztów wdrożenia przepisów wynikających z implementacji

III Dyrektywy AML⁹ oraz bieżących nakładów ponoszonych przez instytucje rynku finansowego w Europie dotyczących przeciwdziałania praniu pieniędzy (średnia, mediana, w tys. EUR)

Typologia kosztów Banki i instytucje finansowe

Towarzystwa zarządzania

aktywami

Banki inwestycyjne

Rynek kapitałowy Koszty dostosowania do regulacji

(średnia -– % kosztów operacyj-

nych) 0,29% 0,21% 0,23% 0,16%

Koszty dostosowania do regulacji (mediana -– % kosztów operacyjnych)

0,31% 0,24% 0,32% 0,03%

Koszty dostosowania do regulacji

w tys. EUR 4588 825 2507 33

Bieżące koszty (średnia -– % kosz-

tów operacyjnych) 0,08% 0,07% 0,05% 0,13%

Bieżące koszty (mediana -– % kosz-

tów operacyjnych) 0,09% 0,07% 0,08% 0,00%

Bieżące koszty w tys. EUR 1195 278 464 27

Źródło: Opracowanie własne na podstawie Europe Economics Chancery House: Study on the Cost of Compliance with Selected FSAP Measures. Final Report. London 2009.

8 Abbey National, Barclays, HBOS, HSBC, Lloyds TSB, Royal Bank of Scotland Group.

9 Dyrektywa 2005/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 26 października 2005 r. w sprawie przeciw- działania korzystaniu z systemu finansowego w celu prania pieniędzy oraz finansowania terroryzmu.

(4)

Wysokość kosztów ponoszonych przez banki jest ściśle związana z wiel- kością wspomnianych instytucji (tabela 3). Szacuje się, że duże podmioty ponio- sły nakłady rzędu 10,5 mln EUR na dostosowanie się do regulacji oraz 2,6 mln EUR na bieżące wydatki związane z zapobieganiem praniu pieniędzy. Małe banki natomiast odpowiednio 0,59 mln i 0,28 mln EUR. Biorąc pod uwagę udział wymienionych kosztów w strukturze kosztów operacyjnych, należy zwró- cić uwagę na relatywnie wyższe nakłady finansowe wydatkowane przez mniej- sze instytucje w porównaniu do większych podmiotów. Zaistniała sytuacja może być wynikiem ekonomii skali.

Na taką prawidłowość zwracali także uwagę w swoich badaniach I. Hubli i H. Geiger¹⁰. Koszt przeciwdziałania praniu pieniędzy szacowany był przez nich na około 0,2% łącznych kosztów ponoszonych przez szwajcarskie banki.

W przypadku małych instytucji finansowych był on ponad dwa razy wyższy w przeliczeniu na jednego klienta niż w przypadku dużych podmiotów.

Tabela 3 Wysokość kosztów wdrożenia przepisów wynikających z implementacji

III Dyrektywy AML oraz bieżących nakładów ponoszonych przez banki w Europie w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy

w podziale na ich wielkość (średnia, mediana, w tys. EUR)

Banki i instytucje finansowe Typologia kosztów

małe duże Koszty dostosowania się do regulacji (średnia -– % kosztów operacyj-

nych) 0,49% 0,29%

Koszty dostosowania się do regulacji (mediana -– % kosztów opera-

cyjnych) 0,28% 0,31%

Koszty dostosowania się do regulacji w tys. EUR 585 10594 Bieżące koszty (średnia -– % kosztów operacyjnych) 0,23% 0,07%

Bieżące koszty (mediana -– % kosztów operacyjnych) 0,17% 0,08%

Bieżące koszty w tys. EUR 276 2667

Źródło: Ibid.

2. Przeciwdziałanie praniu pieniędzy w Europie

Konieczność ponoszenia wysokich kosztów przez banki w związku z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy powoduje kształtowanie się różnych stra- tegii podejmowanych przez te podmioty. Jedna z nich to strategia ex post¹¹, opie- rająca się na nieuzasadnionym raportowaniu znacznej liczby transakcji. Celem

10 I. Hubli, H. Geiger: Regulatory Burden: Die Kosten der Regulierung von Vermoegensverwaltungsbanken in der Schweiz. „ISB Working Paper” 2004, No. 37, s. 35.

11 B. Unger, F. van Waarden: How to Dodge Drowning in Data? Rule- and Risk-Based Anti Money Laundering Policies Compared. „Review of Law & Economics” 2009, Vol. 5, Iss. 2, Article 7.

(5)

takiego zachowania jest przerzucenie odpowiedzialności w zakresie oceny transakcji na krajowe jednostki analityki finansowej i w ten sposób zabezpie- czenie się przed ewentualnymi karami za nieprzesyłanie informacji do organów nadzoru w zakresie podejrzanej działalności klientów. Takie zachowanie jest szczególnie popularne w krajach, gdzie istnieje możliwość nałożenia wysokich kar finansowych. Strategia ex post może być również podejmowana dla ukrycia zjawiska legalizacji dochodów pochodzących z czarnego rynku. Wspomniana sytuacja wyjaśniana jest przez teorię crying wolf i informacyjną krzywą Laffera¹². Zgodnie z tą teorią wykrywanie i zwalczanie prania pieniędzy początkowo wzrasta wraz z wartością nakładanych sankcji finansowych, ale następnie opada do poziomu wyjściowego. Natomiast liczba raportów przekazywanych do jednostek analityki finansowej rośnie wraz z obciążeniami w wyniku niezrealizowania obowiązku przesyłania informacji.

W celu zgłębienia zjawiska prania pieniędzy w systemie bankowym po- stanowiono przy wykorzystaniu modelu regresji liniowej zweryfikować opisane zależności dla wybranych krajów europejskich¹³. Dane wykorzystane do modelu dotyczą roku 2009¹⁴.

Jako zmienną zależną określono liczbę raportów dotyczących transakcji podejrzanych przesyłanych przez banki do krajowych jednostek analityki finan- sowej (zmienna reports). Za zmienne niezależne przyjęto:

– wskaźnik jakości kar liczony jako iloraz sankcji finansowych, które mogą być nałożone na banki za niedostosowanie się do przepisów w zakresie przeciw- działania praniu pieniędzy w EUR a PKB per capita w EUR (fines index), – wskaźnik jakości transakcji ponadprogowych liczony jako iloraz wartości

transakcji ponadprogowych do PKB per capita w EUR (threshold index), – wskaźnik kosztów bieżących będący ilorazem nakładów ponoszonych przez

banki w poszczególnych krajach w zakresie przeciwdziałania praniu pienię- dzy do łącznych kosztów operacyjnych (on costs index),

– wskaźnik kosztów dostosowania się do regulacji w poszczególnych krajach w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy do łącznych kosztów operacyj- nych (off costs index),

– typ raportów, które mogą być wysyłane przez banki w poszczególnych krajach:

12 E. Takats: A Theory of „Crying Wolf”: The Economics of Money Laundering Enforcement. International Monetary Fund 2007.

13 Andora, Austria, Belgia, Bułgaria, Cypr, Czechy, Dania, Estonia, Finlandia, Francja, Grecja, Hiszpania, Holandia, Islandia, Irlandia, Lichtenstein, Litwa, Luksemburg, Łotwa, Malta, Monako, Niemcy, Norwegia, Polska, Portugalia, Rumunia, San Marino, Słowacja, Słowenia, Szwajcaria, Szwecja, Włochy, Wielka Bryta- nia, Węgry.

14 Moment dostosowania wszystkich krajów do Dyrektywy 2005/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 26 października 2005 r. w sprawie przeciwdziałania korzystaniu z systemu finansowego w celu prania pieniędzy oraz finansowania terroryzmu.

(6)

– STR – suspicious transaction reports, – SAR – suspicious activity reports, – UTR – unusual transaction reports.

Wyniki przedstawiono w tabeli 4.

Tabela 4 Statystyki regresji

Statystyki regresji

Wielokrotność R 0,72699

R² 0,528515

Dopasowany R² 0,481367 Błąd standardowy 27136,99

Obserwacje 34

Analiza wariancji

df SS MS F Istotność F

Regresja 3 2,48E+10 8,25E+09 11,20958417 4,23E-05

Resztkowy 30 2,21E+10 7,36E+08

Razem 33 4,69E+10

Współczynniki Błąd standardowy t Stat Wartość-p Dolne 95% Górne 95%

a0 15729,36 6955,081 2,261564 0,031132602 1525,188 29933,53 off costs index 4538220 1756224 2,584078 0,014876804 951532 8124907 on costs index -2,8E+07 8130742 -3,50495 0,001457503 -4,5E+07 -1,2E+07

SAR 78302,27 14485,7 5,405488 7,41327E-06 48718,53 107886

W rezultacie otrzymano następującą zależność:

reportst = α0 + α1 fines_indext + α²off costs_indext + α3on costs_indext + β1STRt + + β₂SAR_t + α₄thr

W analizowanym przypadku nieistotne statystycznie okazały się zmienne:

fine index, threshold index, STR. W efekcie model przyjął następującą postać:

reports_t = 15729,36 + 4538220 off costs_indext – 28497883,21 on costs_t + + 78302,27 SARt + et

Otrzymane wyniki prowadzą do kilku wniosków. Okazało się, iż nieistot- ną zmienną jest jakość kar, które mogłyby być nałożone na banki w związku z niedotrzymaniem obowiązku raportowania transakcji. Wpływ na zaistniałą sytuację mogą mieć niskie sankcje finansowe faktycznie nakładane w tym cza- sie, większość krajów wprowadziła bowiem okres przejściowy. Nieistotną zmien-

(7)

ną okazał się również indeks transakcji ponadprogowych, co może wynikać z przenoszenia wartości stałej kwoty 15 000 EUR wynikającej z Dyrektywy do przepisów krajowych.

Wraz ze wzrostem udziału kosztów wdrożenia regulacji dotyczących przeciwdziałania praniu pieniędzy we wszystkich kosztach operacyjnych, rośnie udział zgłaszanych transakcji podejrzanych, co wynika z wcześniejszych założeń D. Masciandaro, B. Unger i E. Takats¹⁵. Jednocześnie można stwierdzić nega- tywny wpływ na liczbę transakcji udziału kosztów bieżących ponoszonych w zakresie analizowanego zjawiska. Zatem banki, które ponoszą wyższe nakła- dy, lepiej weryfikują klienta i nie przerzucają tego obowiązku na krajową jed- nostkę analityki finansowej.

Model został zweryfikowany przy założeniu 95% poziomu ufności oraz skorygowanym R² wynoszącym 48%.

Podsumowanie

Banki jako jednostki obowiązane zobligowane zostały do raportowania transakcji podejrzanych o pranie pieniędzy. Zmiana przepisów w zakresie legalizacji dochodów pochodzących z czarnego rynku spowodowała wdrożenie po- dejścia opartego na ryzyku, dając jednocześnie swobodę instytucjom finansowym w ocenie transakcji. Doprowadziło to do podejmowania różnych strategii.

W obawie przed karami finansowymi oraz trudnościami w ocenie ryzyka, banki przekazują znaczną liczbę informacji na temat transakcji podejrzanych. Wpływ na wolumen zgłaszanych transakcji wywiera wysokość kosztów związanych z przeciwdziałaniem temu zjawisku. Im wyższe nakłady finansowe dotyczące implementacji przepisów w zakresie zwalczania prania pieniędzy, tym wyższy wolumen raportów. Okazuje się jednocześnie, iż im wyższe koszty banki pono- szą na bieżącą analizę transakcji, tym mniej informacji przekazują na temat transakcji krajowym jednostkom analityki finansowej. Zaistniała sytuacji wynika z przenoszenia odpowiedzialności we wspomnianym zakresie na nadzorcę.

Brak ściśle określonych metod i kryteriów oceny transakcji powoduje nadraportowanie informacji przez banki. Wpływ na taką sytuację ma również stosowany przez nadzorcę okres przejściowy dotyczący nakładania kar na instytucje obowiązane. W przyszłości można oczekiwać bardziej zaostrzonego systemu kontroli. Ponadto zwraca się uwagę na możliwość wprowadzenia dodat- kowych kryteriów oceny ryzyka ułatwiających analizę transakcji w zakresie analizowanego zjawiska.

(8)

THE ANALYSIS OF ANTI – MONEY LAUNDERING COSTS IN BANKING SYSTEM

Summary

The goal of this article is the analysis of the money laundering phenomenon in banking system. There were tested the theory of crying wolf and informational Laffer curve assumptions by using linear regression. It was made the verification of variables influenced on the number of suspicious transactions reports. Statistically insignificant variables are indicators: the value of fines which can be imposed on banks in case of failure to comply with obligation to report suspicious transactions and threshold transactions to GDP per capita. There is a positive relationship between the shares of costs for the implementation of anti money laundering regulations to the total operating costs and negative influence current expenditures on the volume of suspicious transactions.